《PSpice軟件介紹》課件-第15講 蒙特卡洛分析_第1頁
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Pspice電路仿真第15講蒙特卡洛分析1電路圖的繪制2仿真設置3查看仿真結果蒙特卡洛分析3

實際中并不能確切知道各元件參數的實際改變量，但是知道各參數的變化范圍與隨機分布規律，因此需要采用概率統計的方法來預測電路性能的變化，多采用蒙特卡洛法。

蒙特卡洛分析本質上是一種數學統計分析,分析電路中元件參數按照規定的統計分布隨機變化時電路的響應（如電阻容差為±10%呈高斯分布）,并可通過直方圖的形式顯示輸出變量的統計分布、平均值、平均誤差、最大值、最小值、中間值、10%的輸出值小于該值、10%的輸出值大于該值（90%的輸出值小于該值），蒙特卡洛分析可用于分析電路元件參數在規定容差范圍內的成品率，也可以用于保證電路在性能指標范圍內盡可能地擴大元件參數容差以便降低成本。1.電路圖的繪制4新建工程，命名為montecarlo，畫出如圖所示電路。2.仿真參數設置5

選擇交流分析，起始頻率為0.1Hz，結束頻率為10KHz，十倍對數掃描，每個十倍頻仿真100個點。一、仿真典型情況下濾波器的頻率特性2.仿真參數設置6二、設置元件容差2.仿真參數設置7三、對電路的頻率特性進行蒙特卡洛分析

在AnalysisType下拉列表中選擇ACSweep/noise，在Options中選擇GeneralSettings（默認選中），相應的仿真參數設置為起始頻率為0.1Hz，結束頻率為10KHz，十倍對數掃描，每個十倍頻仿真100個點；然后在Options中選擇MonteCarlo/WorstCase；在右側界面中選擇MonteCarlo；在OutputVariable:中輸入輸出變量名稱V(OUT)；然后在MonteCarloOptions中設置蒙特卡洛仿真參數，在Numberofruns:

中輸入分析次數200；在UseDistribution下拉菜單中選擇參數的分布類型Gaussian；Randomnumberseed:[1.32767]

取默認值17533；SaveDataFrom:可設置數據保存形式，此處取默認值All。3.查看仿真結果8DB(

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